[問題] 特徵與標籤的相關性拿來做特徵工程？已刪文
作業系統:win10
問題類別:ML,DL,NN,DS
使用工具:python,tensorflow,keras
問題內容:
大家好，
小弟是碩士研究生，
最近在做深度學習專題。
我將原始資料做minmax scaler後，
餵給神經網路，發現準確率不高。
我突發奇想，
把特徵（features)和標籤（label)的相關係數求出來，
如果是正相關，
就維持特徵原本的值，
反之，若是負相關，
就將特徵值乘上-1。
做完上述轉換後再做minmax scaler,
丟進神經網路後，
發現平均準確率上升不少
（用5折交叉驗證法）
原本開心的要收工了
凌晨突然想到：
我這樣算不算偷看答案啊？
監督式機器學習的資料前處理
是可以這樣做的嗎？
還是有其他「合法」的做法可以參考呢？
先謝謝各位點進來的大大
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